必备条件:
36岁以下，本科或硕士必须有一个是985或211院校，博士1年+经验可推荐，阿里人选优先
优先条件:
多个算法岗位同时招聘，有算法人才储备或者互联网电商赛道的大佬，欢迎随时联系我
岗位职责:
1. 负责电商平台的搜索系统开发与优化工作，涵盖查询理解、意图识别、召回策略、相关性计算、搜索排序、搜索激活等核心场景；
2. 负责自然语言处理、机器学习和数据挖掘模型的构建，并将其应用于线上服务；
3. 深入参与平台电商业务，推动搜索产品功能的迭代升级，优化用户搜索体验并提升业务转化率。
1.负责信息流推荐系统研发，效果优化，保障相关场景持续的指标提升；
2.深入产品和业务，能从数据中发现机制和算法的不足，提出改进方案并推动实现；
3.研究前沿算法技术，结合业务特点做算法改进和技术创新用于实际业务。
任职要求:
1. 计算机相关专业硕士及以上学历，具备3年以上搜索、广告、推荐或NLP领域的算法经验；
2. 扎实的计算机基础，熟悉机器学习或自然语言处理技术，掌握常见算法模型（如XGBoost、DNN、Wide & Deep、Transformer、BERT等）；
3. 精通Java或Python等至少一门编程语言，熟悉Spark、Hive等大数据工具，具备优秀的编程能力和数据洞察力；
4. 熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备相关项目开发经验者优先（如文本分类、实体识别、CTR预估等）；
5. 具有较强的目标感和结果导向，良好的沟通能力和学习能力，具备主动性和适应能力；
6. 优先考虑具备搜索算法优化经验者，特别是在查询理解、意图识别、索引召回、相关性优化、搜索排序及搜索策略等方面有实际经验者。
1、3年左右互联网工作经验，有丰富的推荐系统实践经验，有通过优化提升效率效果的实际成果；
2、掌握机器学习 LR、GBDT、XGBoost、FM、ItemCF、SVD、SVM、Kmeans中5个以上的原理，对其工程应用中的关键优化点有深刻理解；
3、掌握深度学习中的DeepFM、Wide&Deep、DNN，对其在推荐工程中有实际的应用经验，并且有清晰的优化思路；
4、熟悉TensorFlow深度学习平台，熟悉Hadoop/Spark/Flink中至少一种分布式系统；
5、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题，良好的沟通能力与团队协作能力；
6、有DAU200万以上推荐项目参与经验，并在项目中承担核心研发职责。